Крупнейшие киберучения прошли в Европе

Крупнейшие киберучения прошли в Европе

Более 200 организаций и 400 специалистов по информационной безопасности из 29 европейских стран вчера провели крупнейшие в истории совместные киберучения. Цель — проверить эффективность совместных действий при защите от кибератак.

Для учений Cyber Europe 2014 привлекли специалистов как из государственного, так и из частного сектора. Это национальные группы быстрого реагирования (CERT), отделы кибербезопасности, министерства, телекомы, энергетические компании, финансовые организации, интернет-провайдеры, сообщает xakep.ru.

Организатором выступило Европейское агентство по сетевой и информационной безопасности (European Network and Information Security Agency, ENISA).

Во время учений, которые продлились целый день, было симулировано более 2000 отдельных киберинцидентов, включая DDoS-атаки на веб-сайты, реагирование на сообщения разведки и медиа о кибератаках, дефейсы сайтов, утечки конфиденциальной информации, атаки на критическую инфраструктуру.

Учения ENISA проводятся раз в два года параллельно с ежегодными киберучениями НАТО. Но здесь мероприятие гораздо масштабнее и состоит из трёх этапов: 1) технические действия (обнаружение атак, анализ и т.д.), этап состоялся в апреле; 2) оперативные/тактические действия (вчера); 3) стратегические действия (начало 2015 года).

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru